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Votre opportunité

Notre client est une startup d’IA bien financée, de série A, qui conçoit des agents pour les usines. L’entreprise développe et distribue une couche logicielle d’agents qui s’intègre aux caméras et aux machines déjà présentes dans les usines, et prototype des bras robotisés qui étendent les capacités de ses agents dans le monde physique. Ses modèles opèrent en périphérie, permettant aux agents de voir, de décider et d’agir en temps réel. Les événements et les indicateurs sont acheminés vers un tableau de bord qui donne aux équipes en usine une visibilité immédiate. L’entreprise s’attaque à un vaste marché sous-desservi d’environ 140 G$, avec une solution de rupture, à faible intensité en actifs, qui offre une alternative aux approches robotiques lourdes en matériel et aux analyses par lots. Elle a déjà gagné du terrain auprès de clients manufacturiers au Québec, en Ontario et aux États-Unis, avec des déploiements dans les secteurs des aliments et boissons, de la transformation des matériaux, de la transformation du bois, de l’extrusion plastique, des matériaux de construction et d’autres environnements industriels.

À titre d’ingénieur(e) en déploiement client, vous travaillerez au cœur de comptes manufacturiers stratégiques et prendrez en charge le cycle complet des déploiements d’IA, de la découverte sur le plancher d’usine jusqu’au transfert en production. Vous agirez comme principal point de contact technique pour les clients, coderez aux côtés de leurs équipes des opérations et des TI, et ferez le pont entre les réalités du plancher d’usine et la feuille de route produit et ingénierie de l’entreprise. Vous évaluerez les environnements clients, bâtirez et intégrerez des systèmes d’IA en production, dépannerez des déploiements actifs, développerez la boucle de données, puis transférerez des déploiements stables et documentés à l’équipe de soutien à long terme. Comme l’entreprise est encore au début de son cycle de R-D, vous collaborerez étroitement avec les équipes d’IA, de produit, d’ingénierie et de livraison de projets afin d’intégrer les apprentissages issus des déploiements clients et de renforcer la plateforme pour les déploiements futurs.

Vous vous joindrez à un environnement plat et dynamique, en pleine phase de croissance, dirigé par un ancien chercheur accompli de DeepMind spécialisé en apprentissage par renforcement, en apprentissage profond et en robotique. L’entreprise a clôturé une ronde d’amorçage de 13,9 M$ CA en mars 2025 et accélère la croissance de ses équipes de R-D et de livraison afin de répondre à une demande grandissante, avec un effectif qui devrait doubler d’ici la fin de l’année.

Veuillez noter que ce poste pourrait nécessiter des déplacements sur les sites de clients à travers le Québec.

Responsabilités clés

Déploiement client et prise en charge: Vous intégrer à des comptes manufacturiers stratégiques comme principal point de contact technique pour les déploiements d’IA, en prenant en charge le parcours de l’évaluation sur le plancher d’usine jusqu’au transfert en production
Intégration OT et IA en périphérie: Intégrer la plateforme aux environnements clients, notamment aux protocoles de communication industriels, aux automates programmables industriels, au matériel d’inférence en périphérie et aux environnements de données infonuagiques
Ingénierie de solutions: Concevoir, configurer, déployer et itérer des systèmes d’IA en production qui fonctionnent dans de véritables infrastructures clients, y compris les pipelines de données, le déploiement de modèles, la validation des systèmes et les tests d’intégration
Développement de la boucle de données: Prendre en charge la boucle côté client, de la capture de données en périphérie vers le nuage jusqu’au déploiement de modèles entraînés, à la surveillance de l’inférence en production et à la rétroaction avec le client
Dépannage en direct et fiabilité: Diagnostiquer des problèmes logiciels, réseau, d’intégration et de déploiement dans des environnements de production actifs
Engagement technique auprès des clients: Mener des activités de découverte avec les opérateurs, les équipes de contrôle, les TI, les ingénieurs qualité et la direction d’usine, puis traduire la performance des modèles, les seuils de précision et le rendement du capital investi en termes exploitables pour les différentes parties prenantes
Transfert et documentation: Produire une documentation claire des déploiements, des registres de configuration système, le contexte client et des artéfacts de transfert permettant à l’équipe de soutien à long terme de prendre le relais avec confiance
Rétroaction produit et outils internes: Faire remonter les signaux du terrain aux équipes produit et ingénierie, codifier les modèles de déploiement reproductibles et contribuer aux outils qui rendent les futurs déploiements clients plus rapides et plus fiables

Votre savoir-faire

Vous avez de l’expérience dans le déploiement de logiciels de production dans des environnements clients, idéalement dans le cadre d’un système intégré matériel-logiciel
Vous avez de l’expérience avec Linux, Docker, Git, les environnements infonuagiques et les flux de déploiement
Vous connaissez les principes fondamentaux des réseaux, comme TCP/IP, les VLAN et les pare-feu
Vous êtes capable d’intervenir avec crédibilité à l’intersection du logiciel, de l’IA et des systèmes industriels, même si votre expertise la plus approfondie se situe davantage dans l’un de ces domaines
Vous maîtrisez le français et possédez la maturité nécessaire en contexte client pour mener des activités de découverte avec des opérateurs, discuter d’architecture avec des leaders TI/OT et expliquer l’impact d’affaires à la direction d’usine
Vous êtes à l’aise dans l’ambiguïté, savez lire la dynamique d’un site client, poser des questions incisives et faire avancer le travail de production sans attendre des instructions parfaites
Vous utilisez activement des outils de développement assisté par l’IA afin d’améliorer la rapidité et la qualité de l’ingénierie
Vous avez de l’expérience en collaboration efficace au sein d’équipes de livraison interfonctionnelles et entre celles-ci
Vous êtes membre en règle de l’Ordre des ingénieurs du Québec (ing.) ou êtes admissible à le devenir
Vous êtes une personne profondément curieuse, avec des habitudes d’apprentissage bien ancrées

Atouts

Vous avez une expérience en robotique, drones, systèmes ROV/AUV, véhicules télécommandés ou autres systèmes de perception déployés sur le terrain
Vous avez de l’expérience avec les systèmes de vision industrielle, y compris la sélection de caméras, l’éclairage, l’optique, les lentilles ou l’atténuation des réflexions spéculaires
Vous avez déployé des modèles d’IA ou d’apprentissage automatique en production sur l’infrastructure de clients
Vous avez de l’expérience avec les protocoles de communication industriels, l’intégration d’automates programmables industriels, le déploiement d’IA en périphérie, NVIDIA Jetson ou les systèmes de vision industrielle
Vous avez de l’expérience avec Jetson AGX, le flashage BSP, Docker sur des appareils en périphérie ou Linux embarqué
Vous avez bâti des pipelines d’inférence ou des systèmes en temps réel pour des environnements contraints
Vous avez intégré des systèmes ERP comme SAP, Oracle ou des plateformes d’entreprise similaires
Vous avez travaillé dans les secteurs des aliments et boissons, des biens de consommation emballés, de l’automobile, de l’emballage, de la transformation du bois ou d’autres verticales manufacturières
Vous avez de l’expérience dans la mise à l’échelle d’une entreprise d’IA et/ou de SaaS B2B

Vous souhaitez en savoir plus?

Veuillez postuler au moyen du formulaire ci-dessous ou envoyer votre CV ou l’URL de votre profil LinkedIn à talent@lutrapartners.com en indiquant “Ingénieur(e) en déploiement client, IA manufacturière” comme objet. L’un de nos partenaires en recrutement communiquera avec vous sous peu.

Your opportunity

Our client is a well-funded, series A, AI startup that builds agents for the factory floor. They develop and distribute a software-first agent layer that plugs into the cameras and machines factories already have and are prototyping robotic arms that extend their agent’s capabilities into the physical world. Their models run and act at the edge so agents can see, decide, and act in real time. Events and metrics flow into a dashboard that provides plant teams immediate visibility. They’re approaching a large (~$140B) and underserved market with a disruptive, asset-light alternative to hardware-heavy robotics and batch analytics. The company has already found traction with manufacturing customers across Quebec, Ontario and the United States, with deployments spanning food and beverage, materials processing, wood processing, plastic extrusion, construction materials and other industrial environments.

As a forward deployed engineer, you’ll embed with strategic manufacturing accounts and own the full lifecycle of AI deployments from shop-floor discovery through production handoff. You’ll act as the primary technical contact for customers, code alongside their operations and IT teams, and translate between the realities of the plant floor and the company’s product and engineering roadmap. You’ll scope customer environments, build and integrate production AI systems, troubleshoot live deployments, mature the data flywheel, and hand off stable, documented deployments to the long-term support team. As the company is early in its R&D lifecycle, you will collaborate closely with AI, product, engineering and your project delivery teammates to integrate the learnings from customer deployments to strengthen the platform for the future deployments.

You’ll be joining a flat, dynamic environment in the midst of its scale-up phase that’s led by an accomplished ex-Deepmind researcher with specialization in reinforcement learning, deep learning and robotics. The company closed a $13.9M CAD seed round in March of 2025 and are scaling R&D and delivery to meet accelerating demand, with headcount tracking to double by year-end.

Please note that this role may involve travel to customer sites across Quebec.

Key Responsibilities

Customer deployment & ownership: Embed with strategic manufacturing accounts as the primary technical contact for AI deployments, owning the path from shop-floor scoping through production handoff
OT integration & edge AI: Integrate the platform into customer environments across industrial communication protocols, PLCs, edge inference hardware, and cloud data environments
Solution engineering: Build, configure, deploy and iterate production AI systems that run in real customer infrastructure, including data pipelines, model deployment, system validation and integration testing
Data flywheel development: Own the customer-side loop from edge-to-cloud data capture through trained-model deployment, production inference monitoring and feedback with the client
Live troubleshooting & reliability: Diagnose software, networking, integration and deployment issues in active production environments
Technical customer engagement: Run discovery with operators, controls teams, IT, quality engineers and plant leadership, then translate model performance, accuracy thresholds and ROI into terms different stakeholders can act on
Handover & documentation: Produce clear deployment documentation, system configuration records, customer context and handover artifacts that enable the long-term support team to take over confidently
Product feedback & internal tooling: Feed field signals back into product and engineering, codify repeatable deployment patterns, and contribute to tooling that makes future customer deployments faster and more reliable

Your Know-How

You have experience deploying production software into customer environments, ideally as part of an integrated hardware and software system
You have experience with Linux, Docker, Git, cloud environments and deployment workflows
You are familiar with networking fundamentals like TCP/IP, VLANs and firewalls
You can operate credibly across software, AI and industrial systems, even if your deepest expertise skews toward one of those domains
You have the command of French and customer-facing maturity and to run discovery with operators, discuss architecture with IT/OT leaders, and explain business impact to plant leadership
You’re comfortable operating in ambiguity, reading the room at a customer site, asking sharp questions and pushing production work forward without waiting for perfect instructions
You actively use AI-assisted development tools to improve engineering velocity and quality
You have experience collaborating effectively within and across cross-functional delivery teams
You are a member in good standing of the Ordre des ingénieurs du Québec (OIQ) or are eligible to become one
You are a contagiously curious person with entrenched learning habits

It’s a Bonus If

You have a background in robotics, drones, ROV/AUV systems, remotely piloted vehicles or other field-deployed perception systems
You have experience with industrial vision systems, including camera selection, lighting, optics, lensing or specular reflection mitigation
You have deployed AI or ML models in production on customer infrastructure
You have experience with industrial communication protocols, PLC integration, edge AI deployment, NVIDIA Jetson or industrial vision systems
You have experience with Jetson AGX, BSP flashing, Docker on edge devices or embedded Linux
You have built inference pipelines or real-time systems for constrained environments
You have integrated with ERP systems such as SAP, Oracle or similar enterprise platforms
You have worked in food and beverage, CPG, automotive, packaging, wood processing or other manufacturing verticals
You have experience scaling an AI and/or B2B SaaS venture

Interested in learning more?

Please apply using the following form or send your resume or LinkedIn profile URL to talent@lutrapartners.com with “Forward Deployed Engineer, Manufacturing AI” as the subject line. One of our talent partners will be in contact shortly.

Compensation

The base pay range for this role is CA$100,000 – CA$180,000 per year.

Ingénieur(e) en déploiement client, IA industrielle / Forward Deployed Engineer, Manufacturing AI